将Pandas两列DataFrame转为Series时结果全为NaN，求解决方案

错误原因 #

1. 过滤行逻辑错误
   你试图移除值为0的行，但代码里写的是df[df["Runner"] > 0]——Runner列是字符串类型，和数字0比较完全不符合需求，正确的过滤对象应该是distance列（你要移除的是distance为0的行）。

2. 创建Series的索引参数错误
   创建ser1时，index=df[df["Runner"]]是错误写法：df[df["Runner"]]本质是用布尔索引（但字符串列无法生成有效布尔值，实际会返回原DataFrame的子集），并非你需要的索引数组。这导致新Series的索引与data的索引不匹配，最终全为NaN。

解决步骤 #

1. 正确过滤目标行 #

针对distance列过滤掉值为0的行：

df = df[df["distance"] != 0]
# 等价写法：df = df[df["distance"] > 0]

2. 正确生成目标Series #

直接传入正确的索引列即可：

ser1 = pd.Series(data=df["distance"], index=df["Runner"])

更简洁的写法可以用set_index一步完成：

ser1 = df.set_index("Runner")["distance"]

最终结果 #

执行上述代码后，得到的ser1与你的预期完全一致：

Runner
Runner1    2
Runner2    1
Runner4    1
Name: distance, dtype: int64

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SSC